Decidir como medir cada característica. Definir as características de qualidade. Estabelecer padrões de qualidade

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1 Escola de Engenharia de Lorena - EEL Controle Estatístico de Processos CEP Prof. MSc. Fabrício Maciel Gomes

2 Objetivo de um Processo Produzir um produto que satisfaça totalmente ao cliente.

3 Conceito de Processo

4 Passos do Planejamento e Controle da Qualidade Definir as características de qualidade Decidir como medir cada característica Controlar a qualidade contra os padrões Estabelecer padrões de qualidade Encontrar e corrigir causas de má qualidade Continuar a fazer melhoramentos 4

5 O que é CEP O CEP é uma técnica estatística para controle do processo, durante a produção. Tem por objetivo principal, controlar e melhorar a qualidade do produto.

6 Controle Estatístico de Processos Idéia: incorporar o uso de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas Princípio geral: determinar quando o processo se afasta do estado de controle e as ações corretivas que devem ser tomadas Variação: excessiva é a maior inimiga da qualidade

7 A História do CEP Em 1924, o matemático Walter Shewhart introduziu o controle estatístico de processo (CEP).

8 Variabilidade Todo processo apresenta variações Deming: não se melhora a qualidade através da inspeção. Ela já vem com o produto quando este deixa a máquina antes de inspecioná-lo Pode-se conceituar as causas das variações nos processos

9 Variações no Processo Dois produtos ou características nunca são exatamente iguais, pois qualquer processo contém muitas fontes de variabilidade. As diferenças entre produtos podem ser grandes ou imensamente pequenas, mas elas estão sempre presentes.

10 Variações no Processo Localização Forma Dispersão

11 Variabilidade Principais Fontes de Variação MÃO DE OBRA MATÉRIA PRIMA MÉTODO MEIO AMBIENTE Variáveis trabalhando de forma Multivariada PRODUTO MÁQUINA MEIO DE MEDIÇÃO

12 Variações no Processo Nosso Problema Controlar as Variações Entender suas Causas Previnir Ocorrências

13 Exemplo de Variabilidade O diâmetro de um eixo usinado pode variar devido a: Máquina (folga, desgaste do rolamento); Ferramenta (esforço, desgaste); Material (diâmetro, dureza); Operador máquina); (precisão na centralização, alimentação Manutenção (lubrificação, reposição de peças gastas); Meio Ambiente (temperatura, constância do fornecimento elétrico). da

14 Variações no Processo Causas de Variação Causas Comuns ou Aleatórias: Variações inerentes ao processo Podem ser eliminadas melhorias no sistema somente através de Causas Especiais : indicam problemas no processo Variações devidas a problemas identificáveis Podem ser eliminadas por ação local do operador

15 Variações no Processo Causas de Variação Causas Comuns Causas Especiais Variações Inerentes Origem Sistêmica Engenheiro/Gerente Solução a Longo Prazo Capacidade Atender à Faixa do Cliente Variações Atípicas Origem Local Operador/Supervisor Solução a Curto Prazo Estabilidade Previsibilidade

16 Causas Comuns Fonte de variação que afeta todos os valores individuais do processo Um processo é dito sob controle ou estatisticamente estável quando somente causas comuns estiverem presentes e controladas

17 Causas Especiais Instabilizam o processo Afetam o comportamento do processo de maneira imprevisível Não se pode obter um padrão Produzem resultados totalmente discrepantes em relação aos demais valores prováveis Origem: interações entre mão-de-obra, máquinas, materiais e métodos

18 Variações no Processo f(x) Tempo f(x) f(x) T 3 T 4 f(x) T 2 X T 1 X X X

19 Variações no Processo f(x) Tempo f(x) T 1 f(x) T 2 f(x) T 3 T 4 X X X X

20 Variações no Processo f(x) Tempo f(x) T 4 f(x) T 1 f(x) T 3 T 2 X X X X

21 Variações no Processo Distribuição Normal Número de Ocorrências Só causas comuns de variação X Variável Observada

22 Distribuição Normal Um histograma representa a distribuição dos resultados observados em uma amostra ; a curva sobreposta sobre o histograma representa a distribuição de todos os resultados do processo, ou seja, da população. Essa curva em forma de sino é conhecida como distribuição normal.

23 Gráfico Seqüencial O QUE É: um gráfico dos dados ao longo do tempo. OBJETIVO: é utilizado para pesquisar tendências nos dados ao longo da produção, o que poderia indicar a presença de causas especiais de variação.

24 Medidas de Centro e Variabilidade Usualmente necessitamos conhecer onde se localiza o centro dos dados e quão grande é a variação em torno desse centro. Os gráficos são muito úteis para se ter uma visão clara e objetiva dos dados mas, por vezes, torna-se necessário resumir os dados numa forma numérica.

25 Medidas de Centro e Variabilidade

26 Faixa Característica do Processo A faixa característica de processo (FCP), ou faixa padrão, representa a faixa de valores que prevemos para a maioria dos resultados futuros do processo. Esperamos que 99,7% dos resultados caiam dentro desse intervalo. A amplitude deste intervalo, 6s, quantifica variação natural do processo. a FCP = (x - 3s; x + 3s) = x ± 3s

27 Faixa Característica do Processo Intervalo Probabilidade Dentro Fora 68,26% 95,46% 99,73% 99,9936% 31,74% 4,54% 0,27% 0,0064%

28 Tópicos Principais do CEP Utiliza cartas de controle para verificar se alguma parte do processo produtivo não está funcionando adequadamente e pode causar má qualidade Carta de Controle : é um gráfico que estabelece os limites de controle do processo. A carta de controle mostra mudanças no padrão do processo

29 A Carta de Controle X LSC LC LIC tempo

30 A Carta de Controle

31 Aspectos da Carta de Controle

32 Limites de Controle e Limites de Especificação

33 Capacidade do Processo Os estudos de capabilidade do processo tem por objetivo verificar se um processo estatisticamente estável atende às especificações de engenharia do produto ou se há geração de itens não conformes. Esta análise costuma ser efetuada mediante cálculo e interpretação de índices específicos para essa finalidade.

34 Índice C P Este índice compara a variabilidade total permissível para as peças (ou tolerância de especificação) com a variabilidade do processo de fabricação (tolerância natural). Para o processo ser capaz o valor deste índice não pode ser inferior a 1,33.

35 Índice C k É recomendado o seu uso quando se estiver trabalhando com especificações unilaterais, ou quando a média do processo não puder ser deslocada (impossibilidade física ou custo excessivo). Com este índice, além de se avaliar a variabilidade total permissível para as peças com a tolerância natural de fabricação, verifica- se também a centralização do processo com relação aos limites (superior e inferior) da especificação. O valor deste índice deve ser igual ou superior a 1, 33 para que o processo seja considerado capaz.

36 Índice C k

37 Classificação do Processo Segundo o C P

38 Implementação do CEP ETAPA 1. Identificação do projeto piloto. Nesta etapa é selecionada a área para o início de implementação do CEP. A área escolhida deve apresentar problemas que justifiquem a utilização dos gráficos de controle e os benefícios em termos de aumento de produtividade e redução de custos devem ser levantados. ETAPA 2. Elaboração do fluxograma de processo Nesta etapa é preparado um fluxograma de processo para a identificação dos pontos e parâmetros críticos do processo onde serão utilizados os gráficos de controle.

39 Implementação do CEP ETAPA 3.Definir cronograma do projeto piloto. Esta etapa ajuda o coordenador do projeto na tarefa de acompanhamento do andamento e verificação dos resultados. Podem ser adotados documentos para registro das atividades pendentes e resultados obtidos. ETAPA 4. Identificação e solução de problemas da área piloto. Esta é a primeira etapa efetiva da implementação do CEP, nela são levantados os principais problemas da área piloto, os quais com a utilização das ferramentas básicas da qualidade (diagrama de causa-efeito, Pareto) são eliminados.

40 Implementação do CEP ETAPA 5.Seleção do tipo de gráfico de controle a ser utilizado. Nesta etapa é definido o tipo de gráfico de controle que vai ser utilizado no processo, se a decisão for pela a utilização de gráficos por atributos, deve- se partir para a etapa sete, caso a decisão seja pela utilização de gráficos por variáveis deve ser realizada a etapa 6. ETAPA 6.Avaliação da Capacidade do processo. Esta etapa que indica se o processo já está apto para a utilização dos gráficos de controle, se o processo for capaz deve-se partir para a etapa 7, se o processo não for capaz deve-se voltar a etapa 4

41 Implementação do CEP ETAPA 7. Elaboração de procedimento para uso do gráfico de controle. Nesta etapa são estabelecidas as responsabilidades das pessoas envolvidas com os gráficos de controle, incluindo as atividades de registro e monitoramento dos gráficos de controle.

42 Construção do Histograma ETAPA 1.Cálculo da Amplitude (R) R= Maior Valor - Menor Valor Obter o maior valor e o menor valor de cada linha ou coluna e depois com os dados selecionados obter o menor valor e o maior valor da amostra. ETAPA 2. Determinar os intervalos das classes. Os intervalos das classes são determinados de forma que todos os dados sejam incluídos, para isto basta dividir a amplitude da amostra em intervalos de mesmo valor.

43 Construção do Histograma ETAPA 3. Preparar tabela para registro das freqüências de ocorrência. ETAPA 4. Determinar os limites dos intervalos de classe. O intervalo de classe deverá ser aberto á esquerda ou a direita. Observar se todos os valores da amostra foram classificados. ETAPA 5. Obter a freqüência em cada intervalo de classe. ETAPA 6. Construir o Histograma Escala horizontal: Valores da variável; Escala vertical: freqüências.

44 Construção da Carta das Médias e Amplitudes ETAPA 1. Coletar os dados Dividir os dados em sub-grupos ( com no máximo 10 dados) ETAPA 2. Calcular a média de cada sub- grupo ETAPA 3. Calcular a média das médias. ETAPA 4. Calcular a amplitude de cada sub- grupo. ETAPA 5. Calcular a média das amplitudes. ETAPA 6. Calcular os limites de controle ETAPA 7. Plotar os pontos nos gráficos

45 Controle Estatístico de Processos

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